基因表达谱数据分析在阿尔茨海默病分类中的应用：基于机器学习、WGCNA、免疫浸润和分型研究**

2023-11-02 01:30:09

基因表达谱数据分析在阿尔茨海默病分类中的应用

阿尔茨海默病 (AD) 是一种令人衰弱的神经退行性疾病，其特征是记忆力减退、认知能力下降和行为变化。由于人口老龄化，AD 的发病率正在上升，给个人、家庭和社会带来了沉重的负担。

基因表达谱数据分析

基因表达谱数据分析是一项强大的工具，可以让我们深入了解 AD 的分子机制。通过分析大量基因的表达水平，我们可以识别与 AD 相关的关键基因，探索基因调控网络和分子通路，并对疾病进行分类和分型。

机器学习分类

机器学习是一种人工智能，它允许计算机从数据中学习而不进行明确编程。在 AD 分类中，机器学习模型可以分析基因表达谱数据，识别与 AD 相关的模式并对患者进行分类。

# 导入库
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = pd.read_csv('gene_expression_data.csv')

# 特征选择
features = data.drop(['id', 'label'], axis=1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, data['label'], test_size=0.2)

# 训练模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('准确度：', score)

WGCNA 分析

加权基因共表达网络分析 (WGCNA) 是一种方法，用于识别基因表达谱数据中协同表达的基因组。在 AD 研究中，WGCNA 可以揭示疾病进展相关的基因模块。

# 导入库
import networkx as nx
from WGCNA import *

# 构造加权共表达网络
network = nx.Graph()
for i in range(len(features)):
    for j in range(i+1, len(features)):
        weight = abs(np.corrcoef(features[i], features[j])[0, 1])
        network.add_edge(i, j, weight=weight)

# 识别模块
modules = WGCNA.cluster_leaves(network, threshold=0.5)

# 可视化模块
vis = VisString(modules, features)
vis.plot()

免疫浸润分析

免疫浸润分析可以评估免疫细胞在 AD 中的作用。通过分析基因表达谱数据，我们可以识别与特定免疫细胞类型相关的基因，并评估这些细胞在 AD 患者中的丰度。

# 导入库
import CIBERSORT

# 加载数据
data = pd.read_csv('gene_expression_data.csv')

# 特征选择
features = data.drop(['id', 'label'], axis=1)

# 估计免疫细胞丰度
cell_proportions = CIBERSORT(features)

# 比较免疫细胞丰度
sns.boxplot(cell_proportions['M2 macrophages'], data['label'])
sns.boxplot(cell_proportions['CD8+ T cells'], data['label'])

分子分型

分子分型是一种将 AD 患者分为不同亚型的无监督聚类技术。通过分析基因表达谱数据，我们可以识别具有独特基因表达特征和临床表现的患者组。

# 导入库
import ConsensusClusterPlus

# 特征选择
features = data.drop(['id', 'label'], axis=1)

# 聚类
clustering = ConsensusClusterPlus(features, k=3, max_k=10, reps=100)

# 可视化聚类结果
sns.heatmap(clustering.cluster_assignment, cmap='YlGnBu')